Adoption of Technological and Non-technological Innovation in Manufacturing and Service Firms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The motivation for this study builds on the rapid changes in the business environment that have led companies to include innovation as one of the strategies for productivity growth, competitiveness, and sustainability. The objective of this work is to analyze the interaction and complementarity between technological innovation practices and non-technological innovation used by companies. The methodology used by the paper is a Bivariate Probit model applied to micro-data from 1897 firms in Cameroon, Côte d’Ivoire, and Senegal. The effect of the adoption of a technological innovation on a non-technological innovation practice is estimated by conditional probabilities using two-dimensional normal distributions. The results show strong significant correlations between the various innovation practices within the firm with important complementarity effects between them. This complementarity is the proof that the adoption of a technological innovation practice leads to the initiation of another non-technological innovative activity and vice versa for a better performance of the firm’s activities. These complementarity effects between the different types of innovations are heterogeneous according to the sector of activity, which suggests that innovation policies should be specific to each sector. The originality of the study is premised on the use of both technological and non-technological dimensions of innovation in the assessment of how innovations affect manufacturing and service firms in Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».